package sjg.DataStructures.search;

import java.util.Arrays;

/**
 * 斐波那契查找 | 黄金分割法
 * 从一个有序数组中查找
 */
public class FibonacciSearch {

    public static int maxSize = 20;

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {1, 8, 10, 89, 1000, 1234};
        int index = fibSearch(arr, 89);
        if (index != -1) {
            System.out.println("index=" + index);// 0
        } else {
            System.out.println("没有匹配到值");
        }
    }

    /**
     * 因为后面我们mid=low+F(k-1)-1，需要使用到斐波那契数列，因此我们需要先获取到一个斐波那契数列
     * 非递归方法得到一个斐波那契数列
     */
    public static int[] fib() {
        int[] f = new int[maxSize];
        f[0] = 1;
        f[1] = 1;
        for (int i = 2; i < maxSize; i++) {
            f[i] = f[i - 1] + f[i - 2];
        }
        return f;
    }

    /**
     * 编写斐波那契查找，非递归方式
     *
     * @param arr 目标数组
     * @param key 查找的关键码
     * @return 查找到的索引，没有则返回-1
     */
    private static int fibSearch(int[] arr, int key) {
        int low = 0;
        int high = arr.length - 1;
        int k = 0;// 表示斐波那契分割数值的下标
        int mid = 0;// 存放mid值
        int[] f = fib(); // 获取到斐波那契数列
        // 获取到斐波那契分割数值的下标 k
        while (high > f[k] - 1) {
            k++;
        }

        // 因为f[k]值可能大于arr的长度，因此需要Arrays类的copyOf方法，构造一个新数组，并指向temp[]
        // 不足会填充 0
        int[] temp = Arrays.copyOf(arr, f[k]);
        // 实际上需要使用arr数组的最后一位填充temp
        for (int i = high + 1; i < temp.length; i++) {
            temp[i] = arr[high];
        }

        // 使用while循环来处理，找到需要的key
        while (low <= high) { // 只要满足这个条件就可以找
            mid = low + f[k - 1] - 1;
            if (key < temp[mid]) { // 继续往数组前查找(左边)
                high = mid - 1;
                /**
                 * 为甚是 k--
                 * 	说明：
                 * 	 1. 全部元素 = 前面的元素 + 后边元素
                 * 	 2. f[k] = f[k-1] + f[k-2]
                 * 	 因为 前面有 f[k-1]个元素,所以可以继续拆分 f[k-1] = f[k-2] + f[k-3]
                 * 	 即 在 f[k-1] 的前面继续查找 k--
                 * 	 即下次循环 mid = f[k-1-1]-1
                 */
                k--;
            } else if (key > temp[mid]) { // 往右边
                low = mid + 1;
                /**
                 * 为什么是k -=2?
                 *  说明
                 *   1. 全部元素 = 前面的元素 + 后边元素
                 *   2. f[k] = f[k-1] + f[k-2]
                 *   3. 因为后面我们有f[k-2] 所以可以继续拆分 f[k-1] = f[k-3] + f[k-4]
                 *   4. 即在f[k-2] 的前面进行查找 k -=2
                 *   5. 即下次循环 mid = f[k - 1 - 2] - 1
                 */
                k -= 2;
            } else { // 找到
                // 需要确定，返回的是哪个下标
                if (mid <= high) {
                    return mid;
                } else {
                    return high;
                }
            }
        }
        return -1;
    }
}
